Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно Хабр

И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. Их вычислительная сложность является одной из таких трудностей, которая может сделать обучение и развертывание медленнее, чем с другой нейронной сетью топологий. Хотя вы можете попытаться получить нужный текст с помощью другой формулировки, вероятно, это не даст большой пользы. Однако не стесняйтесь продолжать пробовать с различными формулировками или перспективами. Также важно знать, что маленькие изменения в заданиях могут сильно изменить результат работа ChatGPT. Многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может https://paperswithcode.com быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. По мере продолжения данной серии статей мы будем глубже погружаться в сложные темы.

Как обучить свою LLM? https://2ch-ranking.net/redirect.php?url=https://auslander.expert/

Данный раздел представляет собой практическое руководство по настройке входных параметров модели. Сначала рассмотрим строгие правила, которые помогут определить, какие параметры следует установить на ноль. Затем мы дадим несколько советов, которые помогут вам настроить параметры с ненулевыми значениями. Эти наблюдения подтверждают, что процесс не является простым последовательным переводом, а представляет собой сложную трансформацию информации через промежуточное концептуальное представление. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, что слово относится к музыканту.

На каком языке «мыслят» большие языковые модели

Во-первых, оно объясняет удивительную эффективность LLM при работе с языками, слабо представленными в обучающих данных — модель может использовать универсальные концептуальные представления, сформированные на основе более богатых языковых данных. http://humanlove.stream//index.php?title=lawrencereilly4309 Во-вторых, понимание этого механизма может помочь в разработке более эффективных архитектур для zero-shot и few-shot learning, особенно для низкоресурсных языков. Наконец, это исследование открывает новые перспективы для изучения «мышления» языковых моделей и их способности к абстрактным рассуждениям. Сгенерируем для неё ответов и выберем тот, который получает наивысшую оценку у reward-модели. График ниже демонстрирует, что чем больше , тем больше reward-score у лучшего ответа. Собрав пары инструкция — лучший ответ, можно обучить на них языковую модель и провести таким образом выравнивание поведения модели. Статья сложная, поэтому я рекомендую для лучшего понимания основной мысли прочитать небольшой рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Сад расходящихся тропок» (1941) – одно из первых литературных изложений идеи мультивселенной. «Сад расходящихся тропок» – вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности. Цюй Пэн не верил в единую временную линию, а представлял себе сеть бесчисленных временных рядов. Поэтому он ни разу не употребил в романе слово «время», которое является ответом на загаданную автором загадку. Однако перед генерацией первого токена языковые модели прибегают к более сложному процессу, который можно назвать Level-2 reasoning. Этот процесс включает предварительное вычисление множества промежуточных данных, что позволяет улучшить точность ответов.

При «нулевой» температуре модель всегда выбирает токен с максимальной оценкой правдоподобия, что приводит к полному отсутствию разнообразия в результатах, но гарантирует, что мы всегда получаем самое качественное продолжение по оценке модели. Языковая модель назначает оценки правдоподобия для прогнозирования следующего токена в последовательности. Для начала важно ознакомиться с общими принципами работы языковых моделей. Если вам когда-либо приходилось использовать языковую модель в интерактивной среде или через API, то скорее всего ваша работа начиналась с выбора нескольких входных параметров. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Новое исследование EPFL проливает свет на внутренние механизмы обработки многоязычных данных в LLM, что критично для понимания принципов работы современных языковых моделей и их оптимизации. Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках. Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Модель могла решать целый спектр задач, включая перевод, суммаризацию и ответы на вопросы, с качеством, близким к человеческому уровню, а также отличалась высокой способностью генерировать креативный контент. Демонстрацию работы модели лучше посмотреть в этой статье на 28 странице и далее. Представляю вашему вниманию перевод интересной на мой взгляд статьи «Language models are multiverse generators», размещённой на сайте generative.ink 25 января 2021 г. Автор сайта разработала программу Loom Space, использующую нейросеть GPT-3 для моделирования мультивселенной естественного языка. Её интерфейс может быть полезен для совместного написания с языковой моделью, а также для научно-популярных задач, таких как мозговой штурм и разработка промптов. Для поиска универсальных законов необходимо разбить концепцию “интеллекта” на несколько ключевых измерений, таких как структуры, знание и логика. Каждое из этих измерений требует создания синтетических данных и формирования идеализированной учебной среды, что позволяет более точно определить факторы, оказывающие наибольшее влияние на производительность языковых моделей. Аналогично методам, используемым в астрономии для открытия законов движения планет, в области языковых моделей мы должны собирать данные через множество контролируемых экспериментов. Этот подход помогает выявить закономерности и взаимосвязи, применимые к различным моделям, вне зависимости от их размеров или гиперпараметров.